Anzeige
Anzeige
Anzeige
Beitrag drucken

Forschung

Produktionssystem für mittelständische Fließfertiger

In einem Forschungsprojekt soll unter Leitung des Fraunhofer IFF ein Assistenzsystem für Fließfertiger entstehen. Die modulare Lösung soll sich später auf zahlreiche Anwendungen mittelständischer Unternehmen anpassen lassen und Maschine sowie Mensch im Sinn einer Industrie 4.0 systematisch integrieren.



Bild: ©Fotolia / Andrei Merkulov

Das Ludwigshafener IT-Unternehmen Fasihi GmbH ist an einem vom Bundesministerium für Bildung und Forschung unterstützten Forschungsprojekt im Rahmen von Industrie 4.0 beteiligt. Das Ziel ist die Entwicklung eines Assistenzsystems für die Prozessindustrie. Geleitet vom Magdeburger Fraunhofer-Institut für Fabrikbetrieb und -Automatisierung IFF und der Firma Gesa Automation besteht das Forschungskonsortium aus acht Beteiligten. Darunter sind zwei Entwicklungspartner, Fasihi und die Karlsruher IT-Firma Procad sowie vier Anwendungspartner, die Ceh4 Technologies GmbH (gastechnischer Anlagenbau), die IPT Gesellschaft für Innovative Particle mbH (Chemie), die Mitteldeutsches Bitumenwerk GmbH (Raffinerie) sowie die Robeta-Holz OHG (Energie). Im Rahmen des Forschungsprojekts CPPS Process Assist wird ein Assistenzsystem auf der Basis von cyber-physischen Produktionssystemen entwickelt. Dieses Teilprojekt wird mit Fördermitteln in Höhe von 30,6 Millionen Euro unterstützt. In dem Vorhaben soll das Assistenzsystem primär den Online-Zugriff auf Anlagenzustandsdaten unter Berücksichtigung von Sensorikdaten, den Dokumentenzugriff auf bautechnische Daten wie CAD-Zeichnungen in 3D sowie die Einhaltung von Gesetzen und Richtlinien ermöglichen. Die Entwicklung erfolgt daher in drei aufeinander aufbauenden Schritten.

Modulares System

Da das geplante Assistenzsystem eine möglichst große Gruppe von Anlagenbetreibern adressieren soll, wird es modular aufgebaut. Zudem sollen sich künftig mobile Assistenzsysteme an bestehende Softwares koppeln lassen. Das System soll später im Sinne von Industrie 4.0 unter anderem die verteilte, reaktionsfähige, kontextadaptive Produktions- und Wartungssteuerung unterstützen. Die Prototypen innerhalb des Systems bestehen aus einer App für mobile Geräte, einem Server für die Datenbereitstellung und Datenkonnektivität, die durch das Fraunhofer IFF für Fabrikbetrieb und -automatisierung entwickelt werden, dem Produktdatenmanagement-System (PDM) Pro.File von Procad sowie dem webbasierten Serviceportal

Web inFactory von Fasihi. Der erste Prototyp steuert vor Ort den Zugriff auf die Anlagendokumente. Hierfür wird das Serviceportal mit dem PDM-System gekoppelt. Ein weiterer Prototyp adressiert die Compliance bei der Instandhaltung. Dies umfasst Checklisten, Handlungsanweisungen sowie -empfehlungen für Rundgänge und Störungsbehebungen. Dadurch lassen sich ungeplante, technisch bedingte Stillstandzeiten reduzieren und Prozesse rund um Wartungsarbeiten automatisieren. Davon versprechen sich die Projektbeteiligten eine höhere Auslastung der Anlagen. Zudem können die Betreiber ineffiziente An- und Abfahrprozeduren vermeiden und so die Energie- und Ressourceneffizienz erhöhen.

Systematisch integriert

Am Ende des Projekts senden Maschinen über ihre Sensoren eine Fehlermeldung, die den Menschen eine Handlungsempfehlung zur Korrektur des Fehlers inklusive Anlagendokumentation liefert. Somit werden Maschinen und Menschen systemisch betrachtet und integriert. Rolf Lutzer, Leiter Projektmanagement der Fasihi GmbH: „Wir freuen uns sehr, dass wir mit unserer selbst entwickelten Portaltechnologie einen Beitrag zur Umsetzung von Industrie 4.0 für mittelständische Unternehmen leisten können.“


Das könnte Sie auch interessieren:

Siemens stellt das Vorstandsteam des Unternehmens zum Oktober neu auf. U.a. verabschiedet sich Digital Industries-CEO Klaus Helmrich in den Ruhestand.‣ weiterlesen

In der aktuellen Wirtschaftskrise rücken die industriellen Lieferketten in den Fokus. Dabei arbeiten die Unternehmen seit Jahren daran, mit Soft- und Hardware Transparenz und Effizienz in der Supply Chain herzustellen. Maximilian Brandl erläutert als neuer CEO des SCM-Spezialisten Salt Solutions, was das SAP Hana-Portfolio dabei leisten kann.‣ weiterlesen

Die durch Handelsstreitigkeiten und politische Verwerfungen geschwächte Weltkonjunktur wurde durch die Covid-19-Pandemie zusätzlich getroffen. Das zeigt sich auch am deutlichen Orderminus im Maschinen- und Anlagenbau.‣ weiterlesen

Die Ansätze für industrielle Instandhaltung sind mal mehr und mal weniger geeignet. Das Ziel dabei: Instandhaltungs- und Produktionspläne möglichst in Einklang zu bringen. Da kommt Adaptive Maintenance Scheduling ins Spiel.‣ weiterlesen

Aimtec hat die neue Produktgeneration Sappy4x4 auf den Markt gebracht hat. Sie ist auf SAP S/4Hana vorbereitet, soll aber weiterhin an die Anforderungen spezifischer Prozesse in Automobil- (SappyCar) oder Fertigungsunternehmen (SappyManufacturing) anpassbar bleiben.‣ weiterlesen

ERP-Projekte müssen keine Ewigkeit dauern. In nur sechs Wochen implementierte Sven Mahn IT ein Dynamics 365 von Microsoft als Minimum Viable Product bei der jungen Sanivac GmbH. Das ging nur, weil die Teams beider Firmen eng und mit agiler Methodik kooperierten.‣ weiterlesen

Mit Alexander Kläger hat SAP Deutschland seit dem 1. August einen neuen Geschäftsführer. Der 49-Jährige ist seit 2012 für den Software-Konzern tätig.‣ weiterlesen

Der Werkzeughersteller Perschmann hat die Lösung Smartblick zur Erfassung von Maschinen-Leistungsdaten auf den Markt gebracht.‣ weiterlesen

In der Associazione Liutaria Italiana haben sich Geigenbauer, Wissenschaftler und Musiker zusammengeschlossen, um historische Instrumente zu erhalten und um moderne Nachfolger zu entwickeln. Mit Siemens-Software untersuchen die Experten die Klangqualität antiker Streichinstrumente und geben Herstellern Tipps zur Verbesserung ihrer Produktion.‣ weiterlesen

Zum 30. Juni nächsten Jahres wird Finanzvorstand Harald Fuchs das Softwareunternehmen PSI verlassen.‣ weiterlesen

Der Technologieanbieter Abbyy hat kürzlich NeoML vorgestellt, eine Open-Source-Bibliothek für die Erstellung, das Trainieren und die Bereitstellung von Machine-Learning-Modellen.‣ weiterlesen

Anzeige
Anzeige
Anzeige
Anzeige
Anzeige
Anzeige